Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## PENGGUNAAN METODA AHP PADA APLIKASI SUPERDECISIONS DALAM MENENTUKAN PILIHAN TERBAIK PRODUK MIKROPROSESOR
Tatang Wirawan Wisjhnuadji* 1 , Arsanto Narendro 2 , Yani Prabowo 3 , Suwasti Broto 4
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi, 4 Fakultas Teknik, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1* wisjhnuadji@budiluhur.ac.id * , 2 arsanto.narendro@budiluhur.ac.id , 3 yani.prabowo@budiluhur.ac.id ,
4 suwasti.broto@budiluhur.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Pengambilan  suatu  keputusan  menjadi  hal  yang  tidak  tidak  mudah  ketika  kita  dihadapkan  pada  banyaknya  kriteria yang harus dilibatkan di dalam pengambilan keputusan, apalagi bila kriteria tersebut saling terkait satu sama lain, dan ini akan dapat  menjadikan  sesuatu  yang  dapat  menimbulkan  kesalahan  fatal  jika  keputusan  tidak  dilakukan  dengan  hati  hati.  Untuk mengatasi masalah tersebut perlu digunakan sebuah alat bantu berupa sebuah perangkat lunak yang mampu membantu kita untuk mengambil suatu keputusan yang cukup rumit kriterianya. SuperDecisions adalah salah satu piranti lunak berbasis pada prinsip prinsip  metoda  AHP  (Analytic  Hirarchy  Process)  ,  dimana    piranti  lunak  ini  dikembangkan  untuk  mampu  melakukan  analisa, sintesa  dan  pengambilan  keputusan  yang  bersifat  kompleks.  Berdasarkan  data  hasil  pengumpulan  kuestioner  yang  diperoleh  , maka dilakukan konversi hasil kuestioner tersebut menjadi variabel yang dapat diterima oleh sistem piranti lunak SuperDecisions ,  sehingga  pada  akhirnya    keputusan  final  yang  dilakukan  oleh  piranti  lunak  adalah  melakukan  pemeringkatan  pada  semua alternatif yang akan dipilih. Sehingga akhirnya akan keluar salah satu dari alternatif pilihan sebagai pemenang , dan pada kasus ini  hasil  akhir  yang  diperoleh  sebagi  keluaran  sistem  adalah    Mikroprosesor  Tipe  B  yang  dianggap  secaea  optimal  memenuhi kriteria yang ada.
Kata Kunci: SuperDecisions, AHP, Kluster, Kriteria, Alternatif
Abstract- The  decision-making  process  will  be  more  difficult,  if  the  criteria  that  must  be  used  as  the  basis  for  making  the decision are many. Especially if the criteria related to decision making depend on each other. So if the process is done manually without the help of using software, then the tendency to make mistakes in decision making is even greater. The proposed method to overcome the above problems is the use of SuperDecisions software, this software is able to perform AHP modeling which was originally complicated if the computation was done manually, becomes easier and more accurate, because it is able to minimize human error. Variables for criteria, and variables for alternatives are visually shaped into the AHP model. In the AHP model, hierarchical  clusters  are  formed,  starting  from  Goal  Clusters,  Criteria  Clusters  and  Alternative  Clusters.  Then  a  weighting process is carried out on each interrelated Clusters, finally the synthesis process is carried out on the AHP model and produces outputs  that  can  be  used  as  a  basis  for  decision  making.  The  results  obtained  in  this  study  are  the  priorities  of  three  types  of microprocessors as alternatives, namely type A, Type B and Type C with each AHP priority synthesis results as follows Type A (0.392545), Type B (1.00000) and Type C (0.359353 ). With Type B occupying the highest priority.
Keywords : SuperDecisions, AHP, Clusters, Criteria, Alternative

## 1. PENDAHULUAN
Proses  Pengambilan  keputusan  adalah  proses  untuk  menentukan  satu  diantara  beberapa  pilihan  yang  tersedia sebagai bagian dari pemecahan masalah. Jadi dari banyak pilihan, harus ditentukan satu yang dianggap memenuhi kriteria  yang  ada.  Dimana  proses  tersebut  kebanyakan  adalah  suatu  proses  yang  tidak  mudah,  dan  tidak  selalu berjalan dengan lancar, karena beberapa hambatan yang muncul bisa saja karena: Keraguan, Kesalahan Pemahaman Informasi, Terdesak oleh Waktu, Kurangnya informasi. Seperti halnya memilih jenis mikroprosesor terbaik diantara beberapa pilihan yang ada, dimana faktor pertimbangan yang menjadi kriteria antara lain, harga CPU, clock , daya tahan, kinerja, cache . Dalam permasalahan ini tersedia tiga pilihan mikroprosesor (CPU)  yaitu tipe A, tipe B dan tipe C , dimana ketiganya merupakan tipe mikroprosesor dengan kelas yang sebanding, artinya perbedaan diantara ketiganya sangat kecil, sehingga akan menjadi kesulitan tersendiri dalam melakukan pemilihan mana mikroprosesor yang terbaik yang paling cocok dengan kriteria yang ada.
AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process )  adalah  cara  untuk  membuat  ranking  alternatif  keputusan  dan  mencari pilihan    terbaik  ketika  pengambil  keputusan  memiliki  lebih  dari  satu  kriteria  [1].  Dalam  evaluasi  N  alternatif bersaing  A1,  A2,…,A N di  bawah  kriteria  yang  diberikan,  wajar  untuk  menggunakan  kerangka  perbandingan berpasangan  dengan  matriks  NxN  persegi  dari  mana  satu  set  nilai  preferensi  untuk  alternatif  diturunkan.  Banyak
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
metode  untuk  memperkirakan  nilai  preferensi  dari  matriks  perbandingan  berpasangan  telah  diusulkan  dan efektivitasnya  dievaluasi  secara  komparatif.  Sebagian  besar  metode  estimasi  yang  diusulkan  dan  dipelajari  adalah dengan  paradigma  proses  hirarki  analitik  yang  mengandaikan  nilai  preferensi  skala  rasio.  AHP  adalah  salah  satu cara  untuk  memutuskan  di  antara  struktur  kriteria  yang  kompleks  di  tingkat  yang  berbeda.  Fuzzy  AHP  adalah perpanjangan  sintetis  dari  metode  AHP  klasik  ketika  ketidakjelasan  pengambil  keputusan  dipertimbangkan.  ANP adalah teori baru yang memperluas Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk kasus ketergantungan dan umpan balik yang diperkenalkan oleh Saaty [2], dengan buku pada tahun 1996 direvisi dan diperpanjang pada tahun 2001. ANP memungkinkan  untuk  menangani  secara  sistematis  semua  jenis  ketergantungan  dan  umpan  balik  dalam  sistem keputusan  [3][4].  ANP  memungkinkan  untuk  keterkaitan  yang  kompleks  antara  tingkat  keputusan  dan  atribut. Pendekatan  umpan  balik  ANP  menggantikan  hirarki  dengan  jaringan  di  mana  hubungan  antar  level  tidak  mudah direpresentasikan  sebagai  lebih  tinggi  atau  lebih  rendah,  didominasi  atau  didominasi,  secara  langsung  atau  tidak langsung  [5].  Misalnya,  tidak  hanya  pentingnya  kriteria  yang  menentukan  pentingnya  alternatif,  seperti  dalam hirarki, tetapi pentingnya alternatif juga dapat berdampak pada pentingnya kriteria [6]. Oleh karena itu, representasi hirarkis dengan struktur linier top-to-bottom tidak cocok untuk sistem yang kompleks [7].
Pada  penelitian  terdahulu  ,  menurut  Arifin  dan  Wiedo  [8],  yang  telah  melakukan  penelitian  dengan menggunakan metoda AHP untuk menyelesaikan permasalah bagaimana cara memilih jenis Radar Udara 3D yang paling  memenuhi  kriteria  untuk  kebutuhan  peralatan  pertahanan  udara  di  Indonesia.  Metodologi  analisa  kualitatif adalah dengan melakukan pencarian informasi kepada para pejabat TNI AL korps elektronika yang pakar dibidang servis  dan  maintenance  Radar  Udara  3D,  untuk  mencari  kriteria,  subkriteria  dan  alternatif  dalam  memilih  Radar Udara 3D.
Menurut  Adien  dan  Subianto  [9]  ,  dalam  Jurnal  yang  berjudul  "Penggunaan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Untuk  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku",  menurutnya  penelitian  ini  bertujuan    untuk  menghasilkan    suatu sistem  penunjang  keputusan  untuk  pemilihan  supplier  bahan  mentah  industri  makanan    Cake  and  Bakery,  dengan memakai teknik baru yang sangat baik  yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP).
Menurut Susana dan Niken [10] tujuan penelitian adalah agar prioritas dalam penentuan IKM (Industri Kecil Menengah)  dari  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan  Provinsi  Kalimantan  Barat  dalam  penentuan  anggaran partisipatif yang dilakukan oleh Tim Penyusun Anggaran Daerah (TPAD). Kesulitannya adalah  menentukan IKM terbaik dari IKM andalan karena faktor yang terlibat sangat banyak. Metode AHP dapat menjadi solusi dalam proses pengambilan keputusan pada  belum tersktruktur ke terstruktur. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah aspek  budaya,  teknis  ,ekonomi,  sosial,  dan  manajemen    dan  menurut  wawasan  literatur  sejumlah  kriteria  telah ditetapkan: relevansi, keandalan, komparabilitas dan konsistensi, pemahaman dan kualitas representasional. Seperti dapat dilihat, kriteria (faktor)  sistem  manufaktur  informasi tidak independen satu  sama  lain.  Karena  bobot kriteria (faktor)  secara  tradisional  dihitung  dengan  mengasumsikan  bahwa  faktor-faktor  tersebut  independen,  ada kemungkinan  bobot  yang  dihitung  dengan  memasukkan  hubungan  dependen  bisa  berbeda.  Oleh  karena  itu,  perlu untuk menggunakan analisis yang mengukur dan memperhitungkan kemungkinan ketergantungan di antara faktor- faktor dalam analisis sistem manufaktur informasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Prinsip Dasar AHP
AHP dikembangkan pada Wharton School of Business yang dilakukan olen Thomas Saaty hal ini memberi ruang bagi  pengambil  keputusan  untuk  membangun  model  dari  suatu  masalah  yang  komplek  kedalam  sebuah  susunan hirarki  yang  mengarah  pada  Goal,  Kriteria  ,  sub  tujuan  dan  alternatif.  Hal  hal  lain  yang  bersifat  sebagai  sebuah ketidakpastian  dan  berbagai  faktor  lain  yang  mempengaruhi  ikut  dimasukkan  kedalamnya  seperti  pada  Gambar  1. Keputusan  yang  dilakukan  melalui  AHP  akan  menggunakan  Data,  pengalaman,  dan  wawasan,  serta  kemampuan intuisi  yang  logis  dan  bersifat  menyeluruh.  AHP  memberikan  kesempatan  bagi  pengambil  keputusan  untuk menentukan  prioritas  atau  bobot.  Jadi  AHP  memberikan  kesempatan  bagi  pengambil  keputusan  untuk  melakukan pertimbangan baik secara objektif maupun secara subyektif. AHP adalah metodologi keputusan kompensasi karena alternatif  yang  kekurangan  sehubungan  dengan  satu  atau  lebih  tujuan  dapat  mengimbangi  kinerja  mereka sehubungan  dengan  tujuan  lain.  AHP  terdiri  dari  beberapa  konsep  dan  teknik  yang  sudah  ada  sebelumnya  tetapi tidak terkait seperti penataan hirarki kompleksitas, perbandingan berpasangan, penilaian berlebihan, metode vektor eigen  untuk  menurunkan  bobot,  dan  pertimbangan  konsistensi.  Prosedur  AHP  melibatkan  enam  langkah  penting [11].
1. Buatlah masalah ke bentuk yang tak terstruktur
2. AHP membutuhkan pengembangan hirarki
3. Perbandingan yang berpasang pasangan
4. Perkirakan bobot yang relatif
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
5. Konsistensi harus dipertahankan 6. Lakukan Pemeringkatan
Gambar 1. Struktur Pengambilan Keputusan
Langkah 1: Buatlah masalah ke bentuk yang tak terstruktur
Dalam  langkah  ini  masalah  yang  tidak  terstruktur  dan  karakternya  harus  dikenali  dan  tujuan  serta  hasil dinyatakan dengan jelas.

## Langkah 2: AHP membutuhkan pengembangan hirarki
Langkah  pertama  dalam  prosedur  AHP  adalah  menguraikan  masalah  keputusan  menjadi  hirarki  yang  terdiri dari  elemen-elemen  terpenting  dari  masalah  keputusan  [12].  Pada  langkah  ini  masalah  kompleks  didekomposisi menjadi struktur hirarkis dengan elemen keputusan. Gambar 2. menunjukkan struktur tersebut.

## Gambar 2. Fungsi Keanggotaan
Langkah 3: Perbandingan yang berpasang pasangan
Untuk setiap  elemen  struktur  hirarki  semua elemen  terkait dalam  hirarki rendah  dibandingkan  dalam  matriks pair-wise pada persamaan (1) sebagai berikut:
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Untuk  menentukan  preferensi  relatif  untuk  dua  elemen  hirarki  dalam  matriks  A,  skala  semantik  yang mendasari digunakan dengan nilai dari 1 hingga 9 untuk menilai (Tabel 1).
Tabel 1. Skala Perbandingan “pair-wise”
Preferensi dalam skala Numerik Preferensi dalam skala Variabel Linguistik 1 Sama Kuat 3 Sedikit Lebih Kuat 5 Kuat 7 Sangat Kuat 9 Ekstrim 2,4,6,8 Nilai Antara
Langkah 4: Perkirakan bobot yang relatif
Beberapa metode seperti metode  Eigen Value digunakan untuk menghitung bobot relatif elemen dalam setiap matriks perbandingan berpasangan. Bobot relatif (W) matriks A diperoleh dari persamaan (2) berikut:
λ max = Eigen Value  dari matriks A, Sedangkan  I = Unit Matriks
Langkah 5: Konsistensi Harus Dipertahankan
Pada  langkah  ini sifat  konsistensi  matriks  diperiksa  agar kepastian bagi pembuat keputusan  konsisten.  Untuk tujuan ini beberapa pra-parameter diperlukan. Consistency Index (CI) dihitung pada persmaan (3) dibawah ini:
Indeks konsistensi dari matriks timbal balik yang dihasilkan secara acak harus dipanggil ke indeks acak (RI), dengan timbal balik yang dipaksakan. RI rata-rata untuk matriks orde 1-15 dihasilkan dengan menggunakan ukuran sampel 100 [13]. Tabel indeks acak dari matriks orde 1–15 dapat dilihat pada [2]. Rasio terakhir yang harus dihitung adalah CR (Consistency Ratio). Umumnya, jika CR kurang dari 0,1, penilaiannya konsisten, sehingga bobot turunan dapat digunakan. Rumusan CR pada persamaan (4) dibawah ini:

## CR = CI RI

## Langkah 6: Lakukan Pemeringkatan
Pada  langkah  terakhir,  bobot  relatif  dari  elemen  keputusan  dikumpulkan  untuk  memperoleh  peringkat  total untuk alternatif tertulis pada persamaan (5) dibawah ini:
Dimana  A = matriks perbandingan  “ pair-wise ” w 1 = bobot elemen 1, w 2 = bobot elemen 2,
w n = bobot elemen n. max CI= (2) (3)
(4)
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
1 s m s i j ij w i ww    , i=1,.....,n Dimana s i w  total bobot dari variabel i

## 2.2 SuperDecisions
Perangkat  Lunak  SuperDecisions  dipakai  untuk  pengambilan  suatu  keputusan  dengan  menyertakan  faktor ketergantungan dan feedback. Hal ini menerapkan prinsip Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Analytic Network Process  (ANP)  [15].  Perangkat  lunak  ini  menyediakan  alat  untuk  membuat  dan  mengelola  model  AHP  dan  ANP, memasukkan  penilaian  Anda,  mendapatkan  hasil,  dan  melakukan  analisis  sensitivitas  pada  hasil.  Ini  juga memberikan dukungan untuk model BOCR bertingkat yang kompleks (Manfaat - Peluang - Biaya - Risiko). Model SuperDecisions terdiri dari kelompok elemen (atau node), bukan elemen (atau node) yang diatur dalam level. Model hirarki yang paling sederhana memiliki cluster tujuan yang berisi elemen tujuan, cluster kriteria yang berisi elemen kriteria dan cluster alternatif yang berisi elemen alternatif seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Ketika cluster dihubungkan  dengan  garis  berarti  node  di  dalamnya  terhubung.  Cluster  yang  berisi  alternatif-alternatif  keputusan harus  diberi  nama  Alternatif.  Node  dan  Cluster  diatur  menurut  abjad  dalam  perhitungan,  jadi  cara  mudah  untuk mengontrol  urutannya  adalah  dengan  mengawali  nama  dengan  angka.  Model  keputusan  hirarkis  memiliki  tujuan, kriteria yang dievaluasi untuk kepentingannya terhadap tujuan, dan alternatif yang dievaluasi untuk seberapa disukai mereka  sehubungan  dengan  setiap  kriteria.  Pandangan  abstrak  dari  hirarki  tersebut  ditunjukkan  pada  Gambar  3. Sasaran , Kriteria serta alternatif merupakan unsur dalam pengambilan keputusan, atau node dalam sebuah model. Adapun  garis  yang  ditarik  dari  tujuan  kepada  setiap  kriteria  yang  ada  adalah  merupakan  kepentingan  untuk mencapai  tujuan.  Juga  demikian  ,  garis  yang  ditarik  dari  setiap  kriteria  menuju  alternatif  akan  bersifat  saling berpasangan  .Jadi  dalam  hirarki  yang  ditunjukkan  ada  enam  set  perbandingan  berpasangan,  satu  untuk  kriteria sehubungan dengan tujuan dan 5 untuk alternatif sehubungan dengan 5 kriteria.
(5)
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.3 Data Mikroprosesor (CPU)
Tabel 2. Spesifikasi Mikroprosesor [14] Core i7-2600 (A) Core i7-2600K (B) Core i7-2600S (C) Clock Speed (GHz) 3.4 3.4 2.8 Core 4 4 4 Threads 8 8 8 Power (Watts) 95 95 65 Price (USD) 90 145 287 Benchmark Level 5343 5390 4484 MFLOPS 6535 7925 6535

## 2.4 Model AHP SuperDecisions
Gambar 4. Struktur AHP
Seperti terlihat pada Gambar 4.1 , struktur AHP pada sistem dibangun berdasarkan pada 3 kluster utama yang ada yaitu: Kluster 1GOAL, Kluster 2CRITERIA dan Kluster 3ALTERNATIVES.  Setiap Kluster memiliki minimal sebuah Node, dalam Hal ini Kluster 1GOAL (Node: CPU Terbaik), Kluster 2CRITERIA (Node: Harga, Benchmark, Clock, Watts, Mflops), Kluster 3ALTERNATIVES (Node: CPU Tipe A, CPU Tipe B, CPU Tipe C)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perbandingan Antar Node
Node “CPU TERBAIK” yang berada dalam Kluster 1GOAL, dibandingkan dengan semua Node yang berada dalam  Kluster  2CRITERIA,  Dengan  Hasil  :  Benchmark  (0.38760)  ,  MFLOPS  (0.29903),  HARGA  (0.16962), CLOCK (0.08801), WATTS(0.05574), Sedangkan Nilai Inconsistency : 0.06086 , seperti yang terlihat pada Gambar 5.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 5. Node CPU TERBAIK vs Kluster 2CRITERIA
Seperti yang terlihat pada Gambar 6. , Node Benchmark dibandingkan dengan semua Node yang berada dalam Kluster  3Alternatives.  Dengan  Hasil  CPU  TIPE  B  (0.67381)  ,  CPU  TIPE  A  (0.22554),  CPU  TIPE  C(0.10065), Dengan nilai Inconsistency : 0.08247

## Gambar 6. Node BENCHMARK vs Kluster 3ALTERNATIVES
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  7.  ,  Node  CLOCK  dibandingkan  dengan  semua  Node  yang  berada  dalam Kluster  3Alternatives.  Dengan  Hasil  CPU  TIPE  A  (0.45793)  ,  CPU  TIPE  B  (0.41606),  CPU  TIPE  C(0.12601), Dengan nilai Inconsistency : 0.00885

## Gambar 7. Node CLOCK vs Kluster 3ALTERNATIVES
Seperti yang  terlihat  pada  Gambar  8. ,  Node HARGA dibandingkan dengan  semua  Node yang berada  dalam Kluster  3Alternatives.  Dengan  Hasil  CPU  TIPE  C  (0.71723)  ,  CPU  TIPE  B  (0.19469),  CPU  TIPE  A(0.08808), Dengan nilai Inconsistency : 0.09040
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 8. Node HARGA vs Kluster 3ALTERNATIVES
Seperti yang terlihat pada Gambar 9. , Node MFLOPS dibandingkan dengan semua Node yang berada dalam Kluster  3Alternatives.  Dengan  Hasil  CPU  TIPE  B  (0.71724)  ,  CPU  TIPE  A(0.19469),  CPU  TIPE  C(0.08808), Dengan nilai Inconsistency : 0.09040

## Gambar 9. Node BENCHMARK vs Kluster 3ALTERNATIVES
Seperti yang terlihat pada Gambar 10. , Node WATTS dibandingkan dengan semua Node yang berada dalam Kluster  3Alternatives.  Dengan  Hasil  CPU  TIPE  B  (0.45793)  ,  CPU  TIPE  A  (0.41606),  CPU  TIPE  C(0.12601), Dengan nilai Inconsistency : 0.00885
Gambar 10. Node WATTS vs Kluster 3ALTERNATIVES

## 3.2 Hasil Sintesa
Hasil Sintesa dari sistem dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 11,  dapat ditunjukkan bahwa CPU  Tipe B, terpilih sebagai CPU yang paling memenuhi kriteria. Dengan Nilai Inconsistency < 0.1
Tabel 2. Hasil Sintesa AHP IDEAL NORMAL RAW CPU TIPE A 0.392545 0.224068 0.112034 CPU TIPE B 1.000000 0.570809 0.285405 CPU TIPE C 0.359353 0.205122 0.102561
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 11. Hasil Akhir Sintesa AHP

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  sintesa  diperoleh  satu  pilihan  diantara  tiga  pilihan  alternatif  yang  diolah  oleh  sistem  AHP SuperDecisions  ,  alternatif  tersebut  adalah  CPU  TIPE  B  (Intel  Core  i7-2600K)  ,  dengan  indeks  hasil  sintesa tertinggi  (1.000)    ,  CPU  ini  selain  memiliki  Nilai  MFLOPS  yang  tinggi  (7925),  juga  memiliki  daya  penggunaan listrik yang relatif sedang (95 Watts), serta memiliki harga yang relatif murah (145 USD). Sehingga spesifikasinya berhasil memenuhi kriteria yang diiginkan oleh pengambil keputusan.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]      Taylor, Introduction to Management Science, Pearson Education Inc., New Jersey, 2004.
[2]       Saaty  and  Vargas,  Decision  Making  with  the  analytic  Network  process:    economics,  political,  social  and  technological  application  with benefits, opportunities, costs and risks, Spring Science + Business, USA,1980.
[3]       Fiala , Performance Analysis of Network Production System by ANP Approach, Proceeding of the Sixth International Symposium on the AHP, ISAHP 2001, (Bem-Switzerland), pp. 101-103.
[4]      Chen,  Formulation  of  a  Learning  Analytical  Network  Process,  Proceeding  of  the  Sixth  International  Symposium  on  The  AHP,  ISAHP 2001,(Bem-Switzerland),  2001, pp. 73-78.
[5]     Meade,  Analyzing  organizational  project  alternatives  for  agile  manufacturing  processes:  An  analytical  network  approach,  International Journal  Production Research, 1999, 37, pp. 241-261
[6]     Saaty,  Decision  making  in  Complex  Environments,  The  Analytical  Hierarchy  Process  for  decision  Making  with  Dependence  and Dependence and Feedback,1996.
[7]      Chung    and  Pearn,  Analytical  network  process  (ANP)  approach  for  mix  planning  in  semiconductor  fabricator,  International  Journal  of Production Economics,2005, 96,  pp. 15-36.
[8]        Arifin,  Wiedo  ,  "Implementasi  Metode  Analytic  Hierarchy  Process  dalam  Pemilihan  Radar  Udara  3D"  ,  Jurnal  Rekayasa",  DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa .v13i1.6778, 2020.
[9]     Addien,  Subianto,  "Penggunaan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk    Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku",  Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis, Vol.01, No.01, 2019.
[10]     Susana,  Niken,    "Penentuan  Faktor  Prioritas  Penganggaran  Partisipatif  IKM  Andalan  Provinsi  Kalimantan  Barat  dengan  Metode  AHP", Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi), 2018
[11]     Lee, Chen and Chang, A fuzzy AHP and BSC approach for  evaluating performance of IT department in manufacturing industry in Taiwan, Expert Systems `with Application, Vol. 34, pp. 96-107, 2008.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 98-107 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
[12]    Boroushaki  and  Malczewski,  Implementing  an  extension  of  the  analytical  hierarchy  process  using  ordered  weighted  averaging operators with fuzzy quantifiers in ArcGIS, Computer and Geosciences, Vol. 34, pp. 399-410,2008.
[13]     Nobre,  Trotta,  Gomes,  (1999),  Multi-criteria  decision  making:  an  approach  to  setting  priorities  in  health  care,  Symposium  on  statistical bases for public health decision making, Vol. 18, No. 23, pp.3345-3354.
[14]   Team, 2022, "Intel Core i7", CPU Benchmark, Available:  https://www.cpubenchmark.net/cpu.php [15]   William Adam and Rozzan Saaty, Super Decisions Software Guide,2003.